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課程簡介
進階簡介Stable Diffusion
- Stable Diffusion 體系結構和元件概述
- 用於文本到圖像生成的深度學習:回顧最先進的模型和技術
- 高級 Stable Diffusion 方案和用例
Stable Diffusion 的高級文本到圖像生成技術
- 圖像合成的生成模型:GAN、VAE 及其變體
- 使用文本輸入生成條件圖像:模型和技術
- 具有多個輸入的多模態生成:模型和技術
- 圖像生成的細粒度控制:模型和技術
Stable Diffusion 的性能優化和擴展
- 針對大型數據集進行優化和縮放Stable Diffusion
- 用於高性能訓練的模型並行性和數據並行性
- 在訓練和推理期間減少記憶體消耗的技術
- 用於高效模型部署的量化和剪枝技術
使用 Stable Diffusion 進行超參數調整和泛化
- Stable Diffusion 模型的超參數調優技術
- 用於改進模型泛化的正則化技術
- 在Stable Diffusion模型中處理偏差和公平性的高級技術
將 Stable Diffusion 與其他深度學習框架和工具集成
- 將 Stable Diffusion 與 PyTorch、TensorFlow 和其他深度學習框架集成
- 穩定擴散模型的高級部署技術
- 穩定擴散模型的高級推理技術
調試和故障排除 Stable Diffusion 型號
- 診斷和解決 Stable Diffusion 模型中問題的技術
- 調試 Stable Diffusion 模型:提示和最佳實踐
- 監控和分析 Stable Diffusion 個模型
摘要和後續步驟
- 回顧關鍵概念和主題
- 問答環節
- 高級 Stable Diffusion 使用者的後續步驟。
最低要求
-
對深度學習概念和架構有很好的理解
熟悉 Stable Diffusion 和文本到圖像生成
具有 PyTorch 和 Python 程式設計經驗
觀眾
-
數據科學家和機器學習工程師
深度學習研究人員
Computer 視覺專家。
21 時間:
客戶評論 (4)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.